| 研究課題/領域番号 |
20K14082
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 宮城教育大学 |
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研究代表者 |
板垣 翔大 宮城教育大学, 教育学部, 准教授 (20847850)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 運動技能 / 人工知能 / スマートデバイス / e-Learning / 木材加工 / のこぎり引き / 遠隔授業 / 個別最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
昨今，e-Learningシステム等から得られる教育ビッグデータと人工知能の分析に基づいて，学習者に最適な学習の流れなどを提供する学習支援システムが普及しつつある。しかしそれらで対象とされているのは，いわゆる「座学」といわれるような認知的な学習であり，「体で覚える」ような運動技能の学習に対しては適用されていない。本研究では，運動技能としてのこぎりを用いた切断の動作を取り上げ，民生用のスマートデバイスの中でも身体への装着が簡単なスマートウォッチから得られるセンシングデータと人工知能の分析に基づいて，「体で覚える」ための練習における学習支援を個別最適化する手法を開発する。
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| 研究成果の概要 |
スマートデバイスや人工知能を用いた運動技能のセンシングや分析により，運動技能の習得における個別最適化の手法を開発することを目的とした。スマートデバイスの用途は，動作のセンシングとフィードバックの提示であり，AIの用途は，画像認識技術や骨格検出技術による動作のセンシングや，スマートデバイスによりセンシングしたデータの分析である。スマートデバイスとAIの骨格検出技術を用いたのこぎり引きの練習からは，技能の向上が認められた。また，スマートデバイスで得られたセンシングデータをAIで分析することにより，のこぎり引きのタイプの分類が可能であり，それに応じた助言を提示することが可能であると示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで，遠隔学習において運動技能の学習は困難であったが，指導者と学習者が同じ空間にいない状況でも，開発した手法を用いることで一定の学習を行うことができるようになった。また手法における学習の一定の効果を示した。また，従来対象とする運動技能によって，センシングや評価をすべき観点が異なっており，開発された手法の汎用性が小さかったが，開発した手法はAIにより動作の特徴を学習・分類可能であるため，対象とする運動技能によらず幅広く応用できる可能性があるといえる。
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